[논문 리뷰] Scientific image rendering for space scenes with the SurRender software

Roland Brochard, J. Lebreton외 6명|arXiv (Cornell University)|2018. 10. 02.

Planetary Science and Exploration인용 수 21

한 줄 요약

이 논문은 행성 고속비행 및 표면 운영을 위한 고해상도 렌더링을 가능하게 하는 물리적 정확도를 갖춘 레이트레이싱 기반 이미지 시뮬레이션 소프트웨어 SurRender를 제시한다. 이 소프트웨어는 일식 및 2차 조명과 같은 복잡한 조명 효과를 지원하며, 현실적인 센서 모델과 절차적 텍스처링을 사용하여 태양계 규모의 시나리오에 최적화되어 있으며, 900km 고도의 달 고속비행 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

Spacecraft autonomy can be enhanced by vision-based navigation (VBN) techniques. Applications range from manoeuvers around Solar System objects and landing on planetary surfaces, to in-orbit servicing or space debris removal. The development and validation of VBN algorithms relies on the availability of physically accurate relevant images. Yet archival data from past missions can rarely serve this purpose and acquiring new data is often costly. The SurRender software is an image simulator that addresses the challenges of realistic image rendering, with high representativeness for space scenes. Images are rendered by raytracing, which implements the physical principles of geometrical light propagation, in physical units. A macroscopic instrument model and scene objects reflectance functions are used. SurRender is specially optimized for space scenes, with huge distances between objects and scenes up to Solar System size. Raytracing conveniently tackles some important effects for VBN algorithms: image quality, eclipses, secondary illumination, subpixel limb imaging, etc. A simulation is easily setup (in MATLAB, Python, and more) by specifying the position of the bodies (camera, Sun, planets, satellites) over time, 3D shapes and material surface properties. SurRender comes with its own modelling tool enabling to go beyond existing models for shapes, materials and sensors (projection, temporal sampling, electronics, etc.). It is natively designed to simulate different kinds of sensors (visible, LIDAR, etc.). Tools are available for manipulating huge datasets to store albedo maps and digital elevation models, or for procedural (fractal) texturing that generates high-quality images for a large range of observing distances (from millions of km to touchdown). We illustrate SurRender performances with a selection of case studies, placing particular emphasis on a 900-km Moon flyby simulation.

연구 동기 및 목표

• 우주 임무에서 시각 기반 항법(VBN) 알고리즘을 검증하기 위한 물리적 정확도와 대표성을 갖춘 이미지의 부족을 해결하기 위해.
• 기존 임무 데이터의 한계와 새로운 우주 영상 확보의 높은 비용을 극복하기 위해.
• 고역동 범위와 정확한 센서 모델링을 갖춘 대규모 우주 시나리오를 시뮬레이션할 수 있는 확장 가능한 물리 기반 렌더링 도구를 개발하기 위해.
• 심우주 환경에서의 복잡한 광학 효과(예: 일식, 테두리 이미징, 2차 조명)를 현실적으로 시뮬레이션할 수 있도록 하기 위해.
• 가시광선, LIDAR 등 다양한 센서 유형을 지원하고 절차적 텍스처링 및 대규모 데이터 처리 도구(예: 반사율 지도, 디지털 고도 모델)를 제공하기 위해.

제안 방법

• SurRender는 물리적 단위와 거시적 장치 모델을 사용하여 기하학적 공간 내에서 물리적 빛 전파를 시뮬레이션하기 위해 레이트레이싱을 활용한다.
• 세부적인 표면 반사 함수와 3차원 물체 형상을 통합하여 다양한 조명 조건에서의 현실적인 물질 거동을 모델링한다.
• 천체, 카메라, 조명원의 시간에 따라 변화하는 설정을 지원하여 동적 시나리오 시뮬레이션을 가능하게 한다.
• 가시광선 및 LIDAR와 같은 다양한 센서를 내장하여 투영 방식, 시간 샘플링, 전자적 반응 등의 설정 가능한 파rameter를 제공한다.
• 반사율 지도 및 디지털 고도 모델과 같은 대규모 데이터셋 처리 도구를 통합하고, 고해상도 표면 세부 정보를 위한 절차적(프랙탈) 텍스처링을 지원한다.
• MATLAB, Python 및 기타 환경에서의 확장성을 고려하여 설계되어, 다양한 시뮬레이션 설정과 VBN 알고리즘 파이프라인에의 통합을 용이하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시각 기반 항법 알고리즘 개발을 위해 사용 가능한 물리적 정확도와 고해상도의 우주 시나리오 이미지를 어떻게 생성할 수 있는가?
• RQ2 심우주 환경에서의 핵심 광학 효과(예: 일식, 2차 조명, 서브픽셀 테두리 이미징)는 무엇이며, VBN 검증을 위해 정확히 시뮬레이션되어야 하는가?
• RQ3 레이트레이싱 기반 접근법이 현실적인 물질 및 센서 모델을 갖춘 태양계 규모의 시나리오를 얼마나 잘 처리할 수 있는가?
• RQ4 SurRender는 900km 거리에서의 행성 천체 근접 고속비행과 같은 복잡한 시나리오를 얼마나 효과적으로 시뮬레이션할 수 있는가?
• RQ5 SurRender의 절차적 텍스처링 및 대규모 데이터 처리 기능이 다양한 관측 거리에서 고품질의 이미지를 얼마나 잘 생성할 수 있는가?

주요 결과

• SurRender는 반사율과 기하학적 효과를 정확히 반영한 900km 고도의 달 고속비행을 고사실감 있게 시뮬레이션하였다.
• 소프트웨어는 일식, 2차 조명, 서브픽셀 테두리 이미징과 같은 복잡한 광학 현상을 정확히 모델링하여 VBN 알고리즘 테스트에 필수적인 요소를 구현하였다.
• 레이트레이싱은 수백만 킬로미터에서 표면 착륙까지의 거리에 걸쳐 이미지 품질, 센서 반응, 공간 해상도의 물리적 일致성을 보장한다.
• 절차적 텍스처링 통합으로 사전 자료가 없어도 고해상도의 현실적인 표면 텍스처를 생성할 수 있었다.
• SurRender는 투영 방식, 샘플링, 전자적 반응 등의 설정 가능한 파rameter를 갖춘 가시광선 및 LIDAR 등 다양한 센서 유형을 지원하며, 다양한 임무 시나리오에 맞는 맞춤형 시뮬레이션을 가능하게 한다.
• 소프트웨어의 모듈식 설계는 MATLAB 및 Python 환경에서의 설정 및 확장이 용이하여 VBN 알고리즘 개발 파이프라인에의 통합을 촉진한다.